Escrito por: Juan Pablo Lira.
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Un equipo de investigadores en España ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar con alta precisión el sarcoma de Ewing, un tumor maligno poco frecuente que afecta principalmente a niños, adolescentes y jóvenes. Este avance en patología digital alcanza una exactitud global del 91.6% y resuelve uno de los mayores desafíos en oncología pediátrica: diferenciar este cáncer de otros tumores muy parecidos bajo el microscopio.
El desarrollo ha sido fruto de la colaboración entre la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y la Universidad de Valencia (UV), a través del grupo CVBLab, el Departamento de Patología de la UV y la empresa derivativa Artikode Intelligence.
El desafío: Diagnósticos complejos y muestras escasas
El sarcoma de Ewing suele originarse en los huesos o tejidos blandos. Su diagnóstico por biopsia resulta sumamente complejo porque sus células son casi idénticas a las de otros tumores como:
- Rabdomiosarcoma (músculo esquelético)
- Condrosarcoma (cartílago)
- Tumores del estroma gastrointestinal (GIST)
- Sarcoma sinovial (articulaciones)
Miembros del equipo de investigación. (Foto: UPV. CC BY)
A este problema visual se suma que las biopsias por punción ofrecen una cantidad de tejido biológico extremadamente reducida. Si los patólogos deben realizar múltiples pruebas por descarte, corren el riesgo de agotar la muestra.
“Si el patólogo cuenta con una herramienta inicial que oriente certeramente la sospecha diagnóstica, puede decidir qué pruebas complementarias solicitar, evitando agotar la muestra en análisis que no aporten información decisiva”, explican los investigadores de la UV Francisco Giner (autor principal), Isidro Machado y Samuel Navarro (coordinador en el INCLIVA).
Resultados y rendimiento del algoritmo
Para entrenar el sistema de aprendizaje profundo (deep learning), el equipo analizó 1,926 muestras histológicas digitalizadas de 729 pacientes, procedentes de hospitales en España e Italia (incluyendo 517 casos confirmados de Ewing).
Los resultados de la herramienta arrojaron métricas sobresalientes:
- Efectividad global: 91.6% de precisión en la clasificación.
- Sensibilidad específica para Sarcoma de Ewing: 97.1%.
- Margen de error mínimo: Solo un 1.96% de margen de error al diferenciar el sarcoma de Ewing del rabdomiosarcoma, la confusión más habitual en la práctica clínica.
Un aliado, no un sustituto para los patólogos
Valery Naranjo, coordinadora del CVBLab de la UPV y directora de tecnología en Artikode Intelligence, detalla que el software analiza patrones microscópicos para sugerir la clasificación del tumor. Sin embargo, los autores enfatizan que la IA no busca reemplazar al personal médico, sino servir como un soporte objetivo, especialmente en centros de salud que carecen de patólogos ultraespecializados en oncología pediátrica.
El estudio, titulado “Artificial Intelligence-Based Histopathological Analysis to Assist Pathologists in Diagnosing Ewing Sarcoma and Selected Tumour Entities Using Tissue Microarrays”, fue publicado en la revista científica International Journal of Molecular Sciences.
En la investigación también participaron instituciones de renombre como el Hospital La Fe, el Instituto Valenciano de Oncología (IVO), el Centro de Investigación Príncipe Felipe (CIPF), el CIBERONC y el Instituto Ortopédico Rizzoli de Bolonia (Italia).
